Correcting for the Absence of a Gold Standard Improves Diagnostic Accuracy of Biomarkers in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies investigating the diagnostic accuracy of biomarkers for Alzheimer's disease (AD) are typically performed using the clinical diagnosis or amyloid-β positron emission tomography as the reference test. However, neither can be considered a gold standard or a perfect reference test for AD. Not accounting for errors in the reference test is known to cause bias in the diagnostic accuracy of biomarkers. OBJECTIVE: To determine the diagnostic accuracy of AD biomarkers while taking the imperfectness of the reference test into account. METHODS: To determine the diagnostic accuracy of AD biomarkers and taking the imperfectness of the reference test into account, we have developed a Bayesian method. This method establishes the biomarkers' true value in predicting the AD-pathology status by combining the reference test and the biomarker data with available information on the reliability of the reference test. The new methodology was applied to two clinical datasets to establish the joint accuracy of three cerebrospinal fluid biomarkers (amyloid-β 1 - 42, Total tau, and P-tau181p) by including the clinical diagnosis as imperfect reference test into the analysis. RESULTS: The area under the receiver-operating-characteristics curve to discriminate between AD and controls, increases from 0.949 (with 95% credible interval [0.935,0.960]) to 0.990 ([0.985,0.995]) and from 0.870 ([0.817,0.912]) to 0.975 ([0.943,0.990]) for the cohorts, respectively. CONCLUSIONS: Use of the Bayesian methodology enables an improved estimate of the exact diagnostic value of AD biomarkers and overcomes the lack of a gold standard for AD. Using the new method will increase the diagnostic confidence for early stages of AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,054 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».